Pourquoi un ingénieur de test logiciel devrait-il apprendre les technologies Big Data et Hadoop Ecosystem?

Découvrez pourquoi un ingénieur de test logiciel doit apprendre le Big Data et Hadoop et comment la formation Big Data et la certification Hadoop peuvent l'aider à décrocher les meilleurs emplois Big Data.

Le processus de test est naturellement l'aspect le plus important de tout domaine logiciel. Le rôle d'ingénieur de test s'étend à différents domaines lorsque l'organisation choisit de s'adapter à une technologie améliorée. Dans cet article de blog, expliquons pourquoi un ingénieur de test logiciel devrait apprendre les technologies Big Data et de l'écosystème Hadoop.



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Passons directement aux détails de ce sujet

Pourquoi un ingénieur en test logiciel devrait-il apprendre le Big Data et Hadoop?

Évolution de carrière:



Software Testing Engineer apprend le Big Data et Hadoop

Le tableau ci-dessus est explicite. Cela montre clairement que le taux de croissance des emplois liés à Hadoop est beaucoup plus élevé que celui des emplois de test de logiciels. Le taux de croissance maximal des emplois liés aux tests de logiciels est d'environ 1,6%, mais le taux de croissance des emplois de tests basés sur Hadoop est à un énorme 5% (environ.)

80% des personnes qui apprennent Hadoop ne sont pas issues du développement. Vous aussi, vous pouvez en faire partie.



Limitations des pratiques de test actuelles lors du test d'applications pour résoudre les problèmes de Big Data:

  • Les approches de test logiciel sont pilotées par les données (comme l'asymétrie des données, la non-concordance de taille des ensembles de données, etc.) plutôt que par les scénarios de test.
  • Les outils de correspondance de données standard (comme win diff, etc.) ne fonctionnent pas avec de gros volumes de données. Cela devient une limitation des compétences de l'ingénieur de test logiciel.

Pour les données de taille moyenne, les données peuvent être exposées sous forme de tables HBase et vérifiées à partir d'un ensemble de données d'entrée en appliquant une logique métier sur un petit ensemble d'entrées.

Pour les données à grande échelle, les techniques Big Data fournissent aux ingénieurs des compétences uniques qui sont utilisées pour tester des ensembles de données volumineux et complexes et trouvent de nombreuses opportunités dans le domaine de la météorologie, de la génomique, de la connectomique, des simulations physiques complexes et de la recherche biologique et environnementale.

Champ État du test - Avis d'experts:

Scott Barber, un testeur renommé, conférencier et écrivain sur des sujets liés aux tests, spécialisé dans le domaine des tests de performance système a cité des mots vraiment puissants et percutants sur la situation actuelle dans le domaine des tests.

Il y a eu de nombreuses discussions sur différents médias sociaux sur la possibilité de faire du test une «profession mourante» et Scott convient que le test en tant que profession est au milieu d'une transformation radicale.

Eh bien, cette déclaration était assez dramatique, jetons un coup d'œil aux faits et voyons par nous-mêmes ce qui se passe dans le domaine des tests.

Aperçu du profil de poste de Hadoop / Big Data Tester:

Vous trouverez ci-dessous une exigence imposée par une certaine organisation pour son exigence de testeur Hadoop:

En regardant l'exigence ci-dessus, nous pouvons voir que les compétences de test sont largement nécessaires et constituent la base de ce profil d'emploi. Désormais, tout ce qu'il faut à un ingénieur de test logiciel pour devenir un Big Data ou un Hadoop Tester est de se mettre à jour avec des compétences Big Data / Hadoop.

Est-il facile de passer à Hadoop / Big Data:

  • Vers Java ou pas vers Java - Flexibilité de choisir:

Pour ceux qui sont des experts en Java, la transition est un jeu d'enfant, tout comme un cadre de programmation open-source basé sur Java. Les scripts MapReduce utilisés ici sont écrits en Java. Maintenant, il est assez évident que pour travailler sur Hadoop, la connaissance en Java est impérative.

En disant ce qui précède, cela ne signifie pas que les experts non-Java ont un chemin difficile à parcourir. La beauté de Hadoop est qu'il dispose d'une gamme d'outils qui 'Non-Java' l'expert peut utiliser. Certains des outils Hadoop comme Hive, Pig et Sqoop ne nécessitent pas de connaissances Java car ils reposent fortement sur SQL.

  • Compétences partagées et plates-formes d'application entre un professionnel du test et un professionnel Hadoop:

L'idée de passer d'une zone de confort à un nouveau domaine comme Big Data / Hadoop pourrait être un peu écrasante au début. Mais il faut se rendre compte que Testing et Hadoop ne sont pas mutuellement exclusifs. Voici une liste des compétences et des plateformes qui sont utilisées entre elles peuvent être utilisées selon http://www.itjobswatch.co.uk . Une ou plusieurs de ces compétences peuvent également être utilisées en alignement avec les compétences Big Data et Hadoop. Ainsi, il est plus facile de faire une transition en douceur.

Un bon ingénieur de test possède des compétences analytiques pointues, de solides compétences techniques, une bonne attitude, un souci du détail et une volonté d'apprendre. Ce sont les caractéristiques exactes requises pour que quiconque passe à Hadoop. Il est irréfutable que le test est en cours de transformation, mais ce ne sera pas la fin. Mais avec les temps changeants, il est prudent de naviguer sur la haute vague - Hadoop, compte tenu de toutes ses caractéristiques et de sa flexibilité.

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